三种统计学模型在糖尿病个体患病风险预测中的应用

• 作者: 吴学森 宋健 张杰 张玉媛 陈雪
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 2型糖尿病 logistic回归 BP神经网络 决策树分析
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 312-314
• 页数: 3页
• 字数: 3275字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型在预测个体2型糖尿病患病风险中的应用.方法 分别应用logistic回归、BP神经网络与决策树建立2型糖尿病预测模型,通过受试者工作特征曲线评价模型的预测效能.结果 共550名糖尿病患者和1100名非糖尿病患者纳入本次研究.logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型的预测一致率分别为80.8％、84.1％和81.1％.3种模型ROC曲线下面积(AUC)分别为0.739、0.777和0.737.BP神经网络的AUC与logistic模型和决策树分析模型的均有统计学差异(P＜0.05).结论 BP神经网络在预测个体患2型糖尿病方面具有更好的预测效能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玉媛	蚌埠医学院预防医学系	43	284	9.0	15.0
2	张杰	蚌埠医学院预防医学系	39	177	7.0	12.0
3	吴学森	蚌埠医学院预防医学系	49	186	7.0	10.0
4	陈雪	蚌埠医学院预防医学系	14	23	3.0	4.0
5	宋健	蚌埠医学院预防医学系	12	21	3.0	4.0